// MLOptimizationDriver.java
package com.taxi.analysis.ml;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

/**
 * 智能运营优化分析驱动程序
 * 功能：协调整个智能运营优化分析MapReduce任务
 * 技术：机器学习聚合技术（聚类聚合、预测聚合、分类聚合、回归聚合、集成聚合）
 */
public class MLOptimizationDriver {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        if (args.length != 2) {
            System.err.println("使用方法: MLOptimizationDriver <输入路径> <输出路径>");
            System.exit(-1);
        }

        Configuration conf = new Configuration();
        conf.set("mapreduce.job.name", "NYC_Taxi_ML_Optimization_Analysis");
        conf.setInt("mapreduce.task.timeout", 3600000);
        conf.setInt("mapreduce.map.memory.mb", 4096);
        conf.setInt("mapreduce.reduce.memory.mb", 8192);
        conf.setInt("mapreduce.map.java.opts.max.heap", 3276);
        conf.setInt("mapreduce.reduce.java.opts.max.heap", 6553);

        Job job = Job.getInstance(conf, "智能运营优化分析_机器学习聚合技术");

        job.setJarByClass(MLOptimizationDriver.class);
        job.setMapperClass(MLOptimizationMapper.class);
        job.setReducerClass(MLOptimizationReducer.class);

        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(Text.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);

        job.setNumReduceTasks(20);

        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        System.out.println("=== 启动智能运营优化分析任务 ===");
        System.out.println("使用技术: 机器学习聚合技术");
        System.out.println("包含技术:");
        System.out.println("- 聚类聚合: 基于K-means聚类结果进行聚合分析");
        System.out.println("- 预测聚合: 基于需求预测模型进行聚合分析");
        System.out.println("- 分类聚合: 基于效率等级分类进行聚合分析");
        System.out.println("- 回归聚合: 基于收入预测回归进行聚合分析");
        System.out.println("- 集成聚合: 综合多种ML技术进行集成聚合");
        System.out.println("分析目标: 智能运营优化与效率提升");

        boolean success = job.waitForCompletion(true);

        if (success) {
            System.out.println("=== 智能运营优化分析任务完成 ===");
            System.out.println("分析结果包含:");
            System.out.println("- 聚类效果评估与优化建议");
            System.out.println("- 需求预测准确性分析");
            System.out.println("- 效率分类性能评估");
            System.out.println("- 收入回归模型效果");
            System.out.println("- 集成模型综合性能");
            System.out.println("- 运营优化策略推荐");
        } else {
            System.err.println("=== 智能运营优化分析任务失败 ===");
        }

        System.exit(success ? 0 : 1);
    }
}
